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龙图腾网恭喜南京信息工程大学申请的专利一种基于机器学习的摔倒识别方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114429674B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210039901.6，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于机器学习的摔倒识别方法及装置是由陈晓;宋文辉设计研发完成，并于2022-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的摔倒识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的摔倒识别方法及装置，其方法包括：实时获取待识别特征集，将待识别特征集中样本输入预构建的摔倒识别模型中进行识别并获取识别结果；其中，所述摔倒识别模型的构建过程为：采集人体的动作数据，并对动作数据进行摔倒动作和人体正常活动动作的标注生成标注集；对标注集中动作数据进行预处理生成数据集；基于预设的有效特征对数据集进行特征提取生成样本集，并将样本集按照预设的比例随机划分为训练集和测试集；将训练集和测试集输入预构建的相关向量机模型中并基于乌鸦算法进行训练优化模型参数；将训练优化好的相关向量机模型作为摔倒识别模型。本发明能够准确高效的对摔倒进行识别。

本发明授权一种基于机器学习的摔倒识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的摔倒识别方法，其特征在于，包括：采集人体的动作数据，并对动作数据进行预处理生成待识别集；所述动作数据包括加速度、角速度以及姿态角的数据；基于预设的有效特征对待识别集进行特征提取生成待识别特征集；将待识别特征集中样本输入预构建的摔倒识别模型中进行识别并获取识别结果；其中，所述摔倒识别模型的构建过程为：采集人体的动作数据，并对动作数据进行摔倒动作和人体正常活动动作的标注生成标注集；对标注集中动作数据进行预处理生成数据集；基于预设的有效特征对数据集进行特征提取生成样本集，并将样本集按照预设的比例随机划分为训练集和测试集；将训练集和测试集输入预构建的相关向量机模型中并基于乌鸦算法进行训练优化模型参数；将训练优化好的相关向量机模型作为摔倒识别模型。

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